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研究キーワード:広島大学における「肺がん」 に関係する研究一覧:5件
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発表日:2026年5月15日
1
【研究成果】肺がん治療中の肺炎リスクを事前に予測
― CT画像とAIで重症化を防ぐ新しい仕組みを開発 ―
・局所進行非小細胞肺がん*1では、化学放射線療法*2に続いて免疫療法*3を行う標準治療の過程で、約30%の患者に発熱や呼吸困難などの症状を伴う肺炎が発生することが課題となっています。・研究チームは、治療前のCT画像*4をもとにしたRadiomics解析*5とAIを用いて、肺炎の発症を事前に予測できるモデルを開発しました。・これにより、早期受診・早期治療につなげることで、重症化の防止が期待されます。 【背景と概要】 局所進行の非小細胞肺がんでは、化...
キーワード:機械学習/人工知能(AI)/サポートベクターマシン/小細胞肺がん/ベクター/合併症/放射線治療/放射線療法/リンパ球/予測モデル/CT画像/免疫療法/がん細胞/がん治療/非小細胞肺がん/免疫チェックポイント/免疫チェックポイント阻害薬/免疫細胞/リスク因子/化学療法/抗がん剤/肺がん/放射線
他の関係分野:情報学工学
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発表日:2026年5月3日
2
局所進行肺がんに新たな治療戦略 新規PAI
-1阻害剤の医師主導治験を開始
広島大学病院では、遠隔転移を認めない局所進行非小細胞肺がんのうち、根治手術が困難な患者を対象に、新規PAI-1阻害剤TM5614を用いた新たながん治療法の医師主導第Ⅱ相治験を開始します。 本治験のポイント令和8年度AMED(国立研究開発法人日本医療研究開発機構)の臨床研究・治験推進研究事業に採択され、局所進行非小細胞肺がんに対する新たな治療法の医師主導治験を開始新規低分子医薬「TM5614」により抗腫瘍効果の増強と治療関連肺障害の抑制を同時に目指す広島大学を中心に中国・四国・関西・東北地方の13病院が連携して実施本研究の一部は、日本学術振...
キーワード:東北地方/小細胞肺がん/放射線療法/免疫療法/がん細胞/がん治療/血液/抗腫瘍効果/阻害剤/創薬/非小細胞肺がん/免疫チェックポイント/免疫チェックポイント阻害薬/免疫細胞/臨床試験/医師/手術/生活の質/肺がん/放射線/臨床研究
他の関係分野:農学
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発表日:2026年3月17日
3
肺がんに対する免疫治療が効かない理由の一部を解明
ICI治療とPAI‑1阻害薬の併用で治療効果向上の可能性
広島大学大学院 医系科学研究科 分子内科学の隅井允彦大学院生、益田武特定准教授、服部登教授らは、東北大学 宮田敏男教授らと共に「PAI-1がICIに対する耐性の原因であること」、その阻害薬を併用することでICIの治療効果を増強できることを発見しました。本研究成果は、2025年11月6日に国際学術雑誌である『Molecular Cancer Therapeutics』オンライン版に掲載されました。 発表論文論文名:Plasminogen Activator Inhibitor-1 Mediates Tolerance to Anti-PD1-1 Imm...
キーワード:機能解析/小細胞肺がん/PD-L1/微小環境/免疫抑制/リンパ球/腫瘍微小環境/免疫治療/扁平上皮がん/がん細胞/マウス/血液/耐性克服/非小細胞肺がん/免疫チェックポイント/免疫チェックポイント阻害薬/免疫細胞/がん患者/医師/肺がん/放射線
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発表日:2026年2月3日
4
放射線治療が短時間中断した場合の影響を補正する新技術を開発
~3次元補償が可能な治療計画システム(BART)の開発~
広島大学病院放射線部の河原大輔准教授を中心とする研究チームは、肺がん患者に対する放射線治療において、短時間の治療中断による影響を補正する新たなBARTシステムを開発しました。放射線治療中に発生する予期しない中断(機器の故障や患者の体調不良など)は、がん細胞の回復を引き起こし、治療効果を低下させることがあります。本研究では、この短時間の治療中断に伴い減少する、治療に必要な放射線量を補償する技術を開発し、従来の治療計画システムに統合する方法を示しました。 この新しいアプローチは、臨床現場において即座に適用可能であり、放射線治療の精度を高めるだけでなく、患者の治療効果をより確実にする可能...
キーワード:最適化/力学モデル/ダイナミクス/動力学/放射線治療/がん細胞/がん患者/肺がん/放射線
他の関係分野:情報学工学
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発表日:2026年2月3日
5
進行肺がん患者の放射線肺炎予測精度を大幅に向上
~SurvBETAモデルが多領域解析と複数のAI学習をつなぎ革新的な予測を実現~
広島大学病院放射線部の河原大輔准教授を中心とする研究チームは、肺がんの患者に対する放射線治療の後に発症する(放射性肺炎)のリスクを高精度で予測する新しいモデル「SurvBETA」を開発しました。放射性肺炎は、放射線治療中に患者が経験する可能性がある重大な副作用で、発症すると治療方針の変更を余儀なくされることがあります。従来の予測方法では、臨床データや単一の画像から得られる情報に頼っており、リスク予測の精度には限界がありました。本研究では、患者のCT画像と放射線量情報から得られるさまざまな情報を抽出し、複数の機械学習アルゴリズムを用いて信頼性の高い予測を行うモデルを開発し、従来よりも...
キーワード:ランダムフォレスト/アンサンブル学習/学習アルゴリズム/アルゴリズム/機械学習/最適化/人工知能(AI)/リスク評価/個別化治療/放射線治療/パフォーマンス/予測モデル/CT画像/解剖学/がん細胞/がん治療/副作用/がん患者/生活の質/肺がん/放射線
他の関係分野:情報学工学
広島大学 研究シーズ